在R语言中，进行统计推断通常涉及使用统计模型和假设检验来对数据进行分析和得出结论。以下是一些常见的统计推断方法：
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参数估计：使用样本数据估计总体参数的数值，例如平均值、标准差、比例等。常见的方法包括最大似然估计和最小二乘估计。
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假设检验：用来测试关于总体参数的假设。常见的假设检验方法包括 t检验、ANOVA分析、卡方检验等。
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置信区间估计：用来估计总体参数的不确定性范围，例如置信水平为95%的置信区间。
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方差分析：用来比较多个总体均值是否相等的方法，常用于处理多个样本的情况。
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逻辑回归：用来探讨自变量与因变量之间的关系，适用于二分类或多分类问题。
要进行统计推断分析，可以使用R中的统计分析包，如stats、lme4、car等。可以通过编写R代码来进行数据处理、建立模型、进行假设检验等操作。另外，也可以使用R中的可视化包，如ggplot2、lattice等来展示统计推断的结果。
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